JP2007029333A - 眼部情報処理システム、眼部情報処理方法、眼部情報処理プログラムおよび撮影用アタッチメント - Google Patents

Abstract

【課題】 虹彩画像に基づく生体認証および健康診断を同一システムで行うこと。
【解決手段】 両眼の虹彩を撮影し撮影した画像データを眼部情報分析装置に転送し、画像解析を行う。そして画像データをカラー撮影データと赤外線撮影データとに分け、カラー撮影データに健康系データ解析処理、赤外線撮影データに認証系データ解析処理を施す。健康系データ解析処理では、健康情報ＤＢを読み出し、撮影データとの照合処理を行う。処理結果をＡＰＩへ転送しパラメータとして出力する。処理結果をアプリケーションを用いて用途別に対応する出力形態に変換した後、処理結果を健康情報として出力装置に表示する。処理結果をサーバへ転送し所定の領域に格納する。認証系データ解析処理では、サーバから個人認証ＤＢを読み出して撮影データとの照合処理を行い、この照合処理結果に基づいて本人認証ＩＤを確認する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、虹彩等の眼部の状態をコンピュータで処理可能なデジタルデータとして取得し、処理を行う眼部情報処理システム、眼部情報処理方法、眼部情報処理プログラムおよび眼部撮影に用いるカメラに装着する撮影用アタッチメントに関する。

近年、個人認証に対する要望の高まりに伴って、「生物個体が持つ特性」により人物を認識する技術、即ち生体認証（バイオメトリクス）技術が発展しつつある。
生体認証に用いられる特徴は、例えば、指紋、声紋、網膜、署名、掌形など多種に渡る。中でも目の虹彩（アイリス）の放射状の模様を特徴量とする虹彩認証は、その精度（他人受け入れ率）が１２０万分の１と極めて高く、高セキュリティ施設の管理等に採用されている。

また、虹彩の模様を分析する技術は、生体認証の分野だけでなく、米国を中心に医療の分野においても注目されている。これは、虹彩には身体組織やあらゆる器官の健康状態が現れるという虹彩学や虹彩診断学の研究結果に基づくものである。
従来、虹彩の分析は、左右の虹彩を目視観察することによって行われていた。しかしながら、虹彩は非常に複雑な筋繊維からなる模様を有しているため、目視観察に基づく分析診断時に誤診断を生ずるおそれがあった。
そこで、虹彩の分析診断における誤診断を抑制する技術が下記の特許文献に提案されている。
特開２００１−１２８９５８公報

特許文献１には、虹彩画像をデジタルデータとして取得し、この虹彩画像データ（虹彩パターン）に基づいて健康診断を行う技術が提案されている。
詳しくは、デジタルカメラを用いて虹彩パターンを取得し、この虹彩パターンのデータと診断用虹彩パターンのデータとをコンピュータを用いて照合処理を行う。そして、照合結果に基づいて健康診断（判定）を行い、診断結果を表示させる。
このように、虹彩パターンの変化を目視観察でなくデータ処理技術を用いて判断することにより、診断を行う者の記憶や感覚に頼ることなく診断を行うことができるため、誤診断を抑制することができる。

従来、上述したような虹彩画像データ（虹彩パターン）に基づいてに健康診断を行う装置、および、虹彩の画像データに基づく生体認証を行う装置は、用途（目的）が全く異なるものであったため、それぞれ別の装置として構成され用いられていた。
そこで本発明は、虹彩画像データに基づく個人認証およびイリドロジーチャートとのマッチングを同時に行うことが可能な眼部情報処理システム、眼部情報処理方法、および眼部情報処理プログラムを提供することを第１の目的とする。

また、上述したように、目の虹彩の状態から身体の健康状態を診断することができ、この技術は、予防医学の分野で発揮されつつある。
ところで、目（眼部）の状態から得られる情報は、虹彩情報だけではく、例えば、眼部から眼球カーブ率（曲率）情報を得ることもできる。眼球カーブ率情報は、その変化量に基づいて、眼圧（眼内圧）を測定することができる。
そして、眼圧の状態に基づいて眼球内の房水と硝子体の異常や、脳圧（脳内圧）の状態を推定することができる。
そこで本発明は、虹彩だけでなく他の眼部情報に基づく健康診断が可能な眼部情報処理システムを提供することを第２の目的とする。

さらに、上述した特許文献１で提案されているような、虹彩パターンに基づいて健康診断を行う健康診断システムで用いられている虹彩撮影用カメラは、精度の高い虹彩の画像データの生成が可能なことが要求されていた。そのため、虹彩撮影用カメラは、その装置そのものが大変高額であった。
そこで本発明は、適度な精度を有する虹彩パターンの撮影を可能にする撮影用アタッチメントを提供することを第３の目的とする。

請求項１記載の発明では、左右の虹彩の各部位に人の臓器が対応付けられたイリドロジーチャート、および、虹彩画像を周波数変換することにより得られる位相情報に識別子が紐付けされた登録情報を格納するデータベースと、虹彩を撮影した撮影画像を格納する記憶手段と、前記撮影画像と前記イリドロジーチャートとのマッチング処理を行うマッチング手段と、前記撮影画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記撮影画像の位相情報と合致する位相情報を有する登録情報を、前記データベースから検索する検索手段と、前記マッチング手段によりマッチング処理された処理結果を、前記検索手段により検索された登録情報に紐付けされている識別子を付して前記データベースに格納する格納手段と、を備えることいより前記第１の目的を達成する。

請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、前記撮影画像は、虹彩を任意の期間撮影した動画画像を展開した静止画像からなる。

請求項３記載の発明では、請求項１または請求項２記載の発明において、カラーフィルタおよび赤外線フィルタを有し、撮影された画像データの前記記憶手段への転送が可能な撮影カメラを備え、前記算出手段は、赤外線画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出する。

請求項４記載の発明では、請求項３記載の発明において、前記撮影カメラは、２眼タイプのカメラからなり、前記撮影カメラにより撮影された眼球上の所定位置の撮影画像に基づいて眼球の曲率を算出する曲率算出手段と、前記曲率算出手段により算出された眼球の曲率に基づいて、眼圧状態を推定する推定手段と、前記推定手段により推定された眼圧状態、および前記マッチング手段によりマッチング処理された処理結果に基づいて、体調状態を判断する判断手段と、を備えることにより前記第２の目的を達成する。

請求項５記載の発明では、虹彩の撮影時にカメラに装着して用いられる撮影用アタッチメントであって、カラーフィルタおよび赤外線フィルタを有する本体部と、前記本体部の一方の端部に設けられた前記カメラとの連結部と、前記本体部のもう一方の端部に設けられ、内側部に複数の発光素子が配設された中空状の遮光部と、を備えることにより前記第３の目的を達成する。

請求項６記載の発明では、請求項５記載の発明において、前記赤外線フィルタは、前記本体部に対して着脱可能である。

請求項７記載の発明では、請求項１記載の発明において、前記撮影画像は、虹彩の撮影時に、請求項５または請求項６に記載の撮影用アタッチメントを装着したカメラにより撮影された画像からなる。

請求項８記載の発明では、左右の虹彩の各部位に人の臓器が対応付けられたイリドロジーチャート、および、虹彩画像を周波数変換することにより得られる位相情報に識別子が紐付けされた登録情報を格納するデータベースと、虹彩を撮影した撮影画像を格納する記憶手段と、を備えた眼部情報処理システムにおいて用いられる眼部情報処理方法であって、前記撮影画像と前記イリドロジーチャートとのマッチング処理を行う第１のステップと、第１のステップと並行または前後して、前記撮影画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出する第２のステップと、前記第２のステップにより算出された前記撮影画像の位相情報と合致する位相情報を有する登録情報を、前記データベースから検索する第３のステップと、前記第２のステップによりマッチング処理された処理結果を、前記第３のステップにより検索された登録情報に紐付けされている識別子を付して前記データベースに格納する第４のステップと、を有するとにより前記第１の目的を達成する。

請求項９記載の発明では、左右の虹彩の各部位に人の臓器が対応付けられたイリドロジーチャート、および、虹彩画像を周波数変換することにより得られる位相情報に識別子が紐付けされた登録情報を格納するデータベースと、虹彩を撮影した撮影画像を格納する記憶手段と、を備えた眼部情報処理システムに、前記撮影画像と前記イリドロジーチャートとのマッチング処理を行うマッチング機能と、前記撮影画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出する算出機能と、前記算出機能により算出された前記撮影画像の位相情報と合致する位相情報を有する登録情報を、前記データベースから検索する検索機能と、前記マッチング機能によりマッチング処理された処理結果を、前記検索機能により検索された登録情報に紐付けされている識別子を付して前記データベースに格納する格納機能と、を実現させることにより前記第１の目的を達成する。

請求項１、請求項８および請求項９記載の発明によれば、登録情報との照合処理およびイリドロジーチャートとのマッチング処理を同一のシステムで行うことにより、容易にマッチング処理された処理結果に適切な識別子を付して管理することができる。
請求項２記載の発明によれば、記撮影画像を、虹彩を任意の期間撮影した動画画像を展開した静止画像で構成することにより、処理対象に適する撮影画像の複数の候補を容易に取得できる。

請求項３記載の発明によれば、赤外線画像を用いることにより、より精度の高い生体認証結果を得ることができる。
請求項４記載の発明によれば、２眼タイプのカメラを用いることにより、眼球の曲率を算出することができる。また、眼球の曲率に基づいて眼圧状態を推定することにより、推定された眼圧状態を加味することができ、より信頼性の高い体調判断ができる。

請求項５記載の発明によれば、虹彩の撮影に対応した撮影環境を容易に実現させることができる撮影用アタッチメントを簡単な構造で構成することができる。
請求項６記載の発明によれば、赤外線フィルタを着脱可能にすることにより、撮影モードの切り替えが容易にできる。
請求項７記載の発明によれば、眼部情報処理システムをより安価な構成で実現できる。

以下、本発明の好適な実施の形態について、図１〜図１１を参照して詳細に説明する。
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態に係る眼部情報処理システムの概略構成を示した図である。
図１に示すように、眼部情報処理システムは、撮影カメラ１、眼部情報分析装置２、ＤＢ（データベース）サーバ３、プリンタ装置４を備えている。
撮影カメラ１は、２眼タイプのデジタルカメラからなり、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ケーブルなどを介して眼部情報分析装置２とデータの送受信が可能な状態に接続されている。

撮影カメラ１は、フロント面の左右２ヵ所にレンズ１１が配設され、レンズ１１の周囲近傍６ヵ所にＬＥＤ（発光ダイオード）１２が設けられている。撮影カメラ１のフロント面の両サイドには、ライト１３が計２ヵ所に設けられている。
レンズ１１は、光の収束作用を有するガラス製の部材である。なお、撮影カメラ１は、自動ピント調整機能を有しており、レンズ１１は、図示しないレンズ駆動装置を作動させて位置や傾きを調整することによって、焦点を合わせることができるように構成されている。

また、撮影カメラ１は、自動撮影機能を有しており、レンズ１１の中心にピント（焦点）が合うと、「＋」印が左右のレンズ１１に均等に写し出され、そのタイミングでオートシャッターが押される（作動する）ように構成される。
例えば、左のレンズ１１に「＋」印が写し出されている時、右のレンズ１１は、左のレンズ１１の焦点先に自動で焦点を合わせるようにレンズ駆動装置を作動させ、左右のレンズ１１の焦点が合った時に撮影が開始される。

レンズ１１から入力された画像は、レンズ１１の後段に設けられたフィルタ１５を介して撮像素子１６で撮影される。
フィルタ１５は、撮影素子１６を覆うカラーフィルタや赤外線フィルタにより構成されている。撮影素子１６は、光の強弱を感知するのみで色を識別することができないため、特定の色を透過させることができるカラーフィルタを用いる。
本実施の形態では、色の再現性を重視するために、Ｒ（レッド）・Ｇ（グリーン）・Ｂ（ブルー）、即ち光の３原色を用いた原色フィルタを採用している。

なお、フィルタ１５に用いられるカラーフィルタは原色フィルタに限定されるものではなく、例えば、原色フィルタにさらに、Ｃ（シアン）・Ｍ（マゼンダ）・Ｙ（イエロー）、即ち光の３原色の補色を用いた補色フィルタを搭載するようにしてもよい。
フィルタ１５を構成する赤外線フィルタは、可視光線以外の雑光のカットフィルタを無効化する働きを有する。この赤外線フィルタを用いることにより、虹彩認証の際に用いられる赤外線撮影画像の精度を向上させることができる。本実施の形態では、赤外線フィルタの一例として、近赤外線フィルタを用いる。

撮影素子１６は、ＣＣＤ（電荷結合素子）やＣ−ＭＯＳ（相補性金属酸化膜半導体）素子などの受光素子から構成されている。なお、デジタルデータのコンパクト転送を行う場合には、撮影素子１６をＣ−ＭＯＳ素子で構成することが望ましい。
また、撮影カメラ１は、赤外線ポート１４を備えており、眼部情報分析装置２との間におけるデータ通信を赤外線通信、即ち無線通信を用いて行うこともできる。
なお、撮影カメラ１と眼部情報分析装置２との間におけるデータ通信は、ＵＳＢポートや赤外線ポート１４に限定されるものではない。例えば、キャプチャーカードを用いてデータ転送を行うようにしてもよい。

次に、眼部情報分析装置２について説明する。
図２は、本実施の形態に係る眼部情報分析装置２のハードウェアの構成の一例を示した図である。図２では、眼部情報分析装置２をパーソナルコンピュータなどで構成した場合を想定している。
眼部情報分析装置２は、制御部２０にバスライン２８を介して入力装置２４、出力装置２５、入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）２６、記憶装置２７などが接続して構成されている。

制御部２０は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）２１、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ）２２、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）２３などから構成されている。
制御部２０は、ＯＳ（オペレーティング・システム）や眼球カーブ測定プログラム、虹彩画像解析プログラム、虹彩認証プログラムなどの各種プログラムに従って動作し、プログラムで規定された所定の演算や画面の表示といった眼部情報分析装置２全体の制御を行う。
本実施の形態では、眼部情報分析装置２として撮影カメラ１から転送されてきたデータに基づき、眼球カーブ測定処理、健康診断処理、生体認証（バイオメトリック）処理などを行う。

ＣＰＵ２１は、制御部２０の中心的なデバイスであって、ＲＯＭ２２や記憶装置２７または図示しない記憶媒体駆動装置によって駆動される記憶媒体などからプログラムをロードし、プログラムに従って制御部２０を制御する。
また、ＣＰＵ２１は、レジスタなどと呼ばれる内部記憶媒体（記憶領域）を複数内蔵している。ＣＰＵ２１は、外部の記憶媒体などから内部記憶媒体にデータを一時的に記憶し、これを演算処理する。演算結果はレジスタに出力され、さらにレジスタから外部の記憶媒体などに出力される。

ＲＯＭ２２は、ＣＰＵ２１が各種演算や制御を行うための各種プログラム、データおよびパラメータなどを格納した主記憶装置である。ＲＯＭ２２は、不揮発性のメモリであって、ＲＯＭ２２に供給される電力がゼロの状態でも記憶内容は保持される。また、ＲＯＭ２２は、読み込み専用のメモリであるため、通常はデータの書き込みは行われない。
ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１にワーキングメモリとして使用される主記憶装置である。ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２３にプログラムやデータなどを書き込んだり消去したりすることができる。本実施の形態では、ＲＡＭ２３には、虹彩画像データのマッチングなど、各種の情報処理をするための領域が確保可能となっている。

入力装置２４は、例えばキーボード、マウス、タブレット、ソフトキーボード、タッチパネルなどの入力装置から構成されている。
キーボードは、カナや英文字などを入力するためのキーや数字を入力するためのテンキー、各種機能キー、カーソルキーおよびその他のキーによって構成されている。
キーボードからは、眼部情報分析装置２に対して文字や数字などの情報を入力することができる他、メニュー画面から印刷処理等のコマンドを選択したりすることもできる。

さらに、キーボードから、例えばユーザが眼部情報分析装置２にログインするためのログインＩＤやパスワードを入力したり、あるいは各種プログラムを操作したりすることができる。
マウス、およびタブレットは、ポインティングデバイスである。ＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インターフェース）などを用いて眼部情報分析装置２を操作する場合、表示装置上に表示されたボタンやアイコンなどをマウスなどでクリックすることにより、所定の情報の入力を行うことができる。

出力装置２５は、眼部情報分析装置２で処理された結果を外部出力する装置であり、処理結果が視覚的に認識可能な表示装置から構成されている。
表示装置は、例えばＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどで構成される。
記憶装置２７は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータを読み書きするための駆動装置とによって構成されている。当該記憶媒体として主にハードディスクが使用されるが、その他に、例えば、光磁気ディスク、磁気ディスク、半導体メモリなどの他の読み書き可能な記憶媒体によって構成することも可能である。

記憶装置２７には、眼圧測定プログラム２７０、虹彩画像解析プログラム２７１、虹彩情報分析データベース照合プログラム２７２、ＡＰＩ（アプリケーション・プログラム・インターフェース）２７３、用途別アプリケーション２７４、その他に眼部情報分析装置２を機能させるための基本的なプログラムであるＯＳ（オペレーション・システム）などのソフトウェアや各種データが所定の記憶領域に格納されている。
眼圧測定プログラム２７０は、眼圧の測定を支援するためのプログラムである。
虹彩画像解析プログラム２７１は、虹彩画像に基づいて生体認証や健康診断などを支援するためのプログラムである。

虹彩情報分析データベース照合プログラム２７２は、眼部情報分析装置２において処理されたデータと、ＤＢサーバ３に格納されているデータとの照合処理を支援するためのプログラムである。
ＡＰＩ２７３は、虹彩画像解析プログラム２７１や虹彩情報分析データベース照合プログラム２７２を実行することによって処理されたデータをパラメータとして出力する機能を有する。
用途別アプリケーション２７４は、各プログラムによって実行された処理結果を、用途別（例えば、医療用、娯楽用など）に対応する出力形態に加工・変換する具体的な作業を支援するアプリケーション（ソフトウェア）である。

入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）２６は、例えば、シリアルインターフェースやその他の規格のインターフェースにより構成されている。入出力Ｉ／Ｆ２６に当該インターフェースに対応した外部機器を接続することにより、眼部情報分析装置２の機能を拡張することができる。本実施の形態では、眼部情報分析装置２に対して、撮影カメラ１、ＤＢサーバ３、プリンタ装置４が接続可能となっている。
ユーザは、以上のようにして構成された眼部情報分析装置２を用いて、各種の眼部情報処理をコンピュータ上で実行させることができる。

図１の説明に戻り、ＤＢ（データベース）サーバ３は、眼部情報処理システムにおいて用いられる各種データの格納領域を有するサーバ装置である。ＤＢサーバ３には、例えば、虹彩データ、イリドロジーチャート、診断結果データ、認証結果データ、認証履歴データ、診断基準データ、出力用フォーマットデータなどを格納する領域を有する。
プリンタ装置４は、眼部情報分析装置２における処理結果を紙などの記録媒体に印刷する装置である。このプリンタ装置４は、例えば、インクジェットプリンタ、レーザプリンタ、熱転写プリンタ、ドットプリンタなどの各種プリンタ装置によって構成されている。

本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、眼球の曲率を計測することによって眼圧状態を測定する眼圧測定系（眼圧系）、虹彩画像に基づいて健康診断を行う健康診断系（健康系）、虹彩画像に基づいて生体認証処理を行う生体認証系（認証系）、の３つの系における処理を実行することができる。
まず、眼圧系における処理について説明する。
図３は、眼圧測定系における眼球カーブの測定方法の説明図である。
本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、Ａ・Ｂのレンズ１１の撮影画像に基づいて眼球カーブを測定する。
詳しくは、各レンズ１１の仰角に基づいて三角測量の原理で任意の２点（図中ａ点およびｂ点）の高さを算出し、算出された高さデータに基づいて眼球カーブの曲率を導き出す。

左目の眼球カーブを測定する場合、Ａのレンズ１１を中心（ａ点）に焦点を合わせて左目の正面画像を撮影する。
一方、Ｂのレンズ１１をａ点から僅かにずれた位置（ｂ点）に焦点を合わせて画像を撮影する。さらに、Ｂのレンズ１１を中心（ａ点）に焦点を合わせて画像を撮影する。
そして、Ａのレンズ１１で撮影した左目の正面画像を基準画像として、Ｂのレンズ１１で撮影したａ点とｂ点の画像を比較する。
各点におけるＡのレンズ１１とＢのレンズ１１との仰角の差を算出し、この算出結果に基づいて、左目の水平方向（ｘ軸方向）におけるカーブ率（曲率）を算出する。

同様に鉛直方向（ｙ軸方向）におけるカーブ率（曲率）を算出し、これらの算出結果を合わせて最終的に左目の眼球のカーブ率（曲率）を導き出す。
右目の眼球カーブの測定も、同様に算出する。
なお、算出される眼球カーブの曲率精度を向上させるために、撮影ポイント数を各軸方向に対して複数個所設けるようにしてもよい。
そして、算出された眼球カーブの曲率に基づいて眼圧値を導き出す。眼圧値の導出は、例えば、ＤＢサーバ３に格納されている眼球カーブの曲率と眼圧値の対応チャートや、履歴データをデータベース化したデータマップ等を参照することにより実行される。

図４（ａ）は眼圧の正常状態におけるモデルを示した図であり、図４（ｂ）は眼圧の高い状態におけるモデルを示した図である。
図に示すように、眼圧は、高い状態になるほど顔の表面に現れる眼球カーブの曲率が大きくなり、低い状態になるほど眼球カーブの曲率が小さくなる。
そのため、上述した方法により２眼カメラを用いて眼球カーブの状態を測定することにより、眼圧の状態を検出（測定）することができる。

高眼圧や低眼圧は眼や全身の病変の症状であるといわれ、様々な病気の徴候（可能性）が眼圧の状態から判断することができる。例えば、脳に異常が生じ脳圧が向上した場合や緑内障など原因となる目の房水異常が生じた場合などに眼圧は、正常状態でなくなる可能性がある。
このように眼圧の状態から健康状態を診断、即ち身体の何らかの異常を察知することができる。つまり、眼圧（眼球カーブ率）の測定結果を健康の度合いを測る尺度として用いることができる。
また、本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、後述する虹彩情報に基づく健康診断機能を、この眼球カーブの測定結果に基づく眼圧診断機能とを組み合わせて用いることにより、より信頼性の高い眼部情報に基づく健康診断結果を得ることができる。

図５は、子供の目と大人の目のモデルを示した図である。
図に示すように、子供の両目の間隔（Ｄｃ）と大人の両目の間隔（Ｄａ）とは異なっている。そのため、大人の両目の眼圧を同時に測定することを前提として構成されている従来の装置の場合、両目の間隔が大人よりも小さい子供の目を測定対象として適切に測定することが困難であった。
ところが、上述したように本実施の形態では、２眼カメラを用いて片眼ずつ眼圧測定を行うようにしている。そのため、図５に示すように、目と目の間の距離、即ち目幅が異なる子供と大人の両方のデータを正確に測定することができる。

次に、本実施の形態に係る眼部情報処理システムにおける健康診断系と生体認証系の機能について説明する。
図６は、本実施の形態に係る健康診断系と生体認証系におけるシステムの機能概要を示したブロック図である。
はじめに、図６を参照しながら当該システムの概要を説明する。
本実施の形態では、撮影カメラ１（図１に示す）を用いて両眼の虹彩を撮影し（虹彩撮影機能）、撮影した画像データを眼部情報分析装置２に転送した後、画像解析を行う（画像解析機能）。
そして解析された画像データをカラー撮影データと赤外線撮影データとに分け、カラー撮影データに対して健康系データ解析処理、即ち体調状態の判断処理を施し、一方、赤外線撮影データに対して認証系データ解析処理を施す。但し、カラー撮影データを用いて認証処理が可能である場合には、赤外線撮影データの抽出処理（加工処理）を行う必要はない。

健康系データ解析処理では、ＤＢサーバ３から健康情報ＤＢを読み出し、撮影データ（測定データ）との照合処理を行う。
照合処理結果をＡＰＩ２７３へ転送し処理されたデータをパラメータとして出力する。さらに、処理結果を用途別アプリケーション２７４を用いて用途別に対応する出力形態に加工・変換した後、処理結果を健康情報として出力装置２５に表示する。最後に、処理結果をＤＢサーバ３へ転送し所定の領域に格納する。
一方、認証系データ解析処理では、ＤＢサーバ３から個人認証ＤＢを読み出し、撮影データ（測定データ）との照合処理を行い、この照合処理結果に基づいて本人認証ＩＤを確認する。

次に、図７〜図９を参照しながら眼部情報処理システムの健康診断系と生体認証系における情報処理の手順を詳細に説明する。
図７〜図９は、本実施の形態に係る眼部情報処理システムの健康診断系と生体認証系における情報処理の手順を示したフローチャートである。
はじめに撮影カメラ１をＵＳＢケーブルなどを用いて眼部情報分析装置２と接続する（ステップ１１）。
撮影カメラ１と眼部情報分析装置２との接続状態を確認した後、当該眼部情報処理システムを機能させるソフトウェアを起動する（ステップ１２）。
詳しくは、眼部情報分析装置２の記憶装置２７に格納されている虹彩画像解析プログラム２７１を読み出し、ＣＰＵ２１にロードする。

続いて、眼部情報分析装置２は、プラグラムの指示に従って、虹彩画像の取り込み（撮影）準備を行う（ステップ１３）。
詳しくは、撮影カメラ１の設定に必要な設定情報を記憶装置２７から読み出し、撮影カメラ１へ転送する。
撮影カメラ１は、眼部情報分析装置２から転送された設定情報に基づいて焦点調整を実行する（ステップ１４）。ここでは、撮影カメラ１のレンズ１１の中心にある主点から焦点までの距離の調整を、設定情報に基づいてレンズ駆動装置を作動させて自動で行う。なお、焦点とは、レンズに平行に入って来た光線が集まる点を示す。

そして、撮影カメラ１における各種設定が終了した後、シャッタースイッチをオンにして虹彩の撮影を開始する（ステップ１５）。ここでは、虹彩の画像データを動画データとして取り込む。撮影カメラ１を用いて、片方（片側）の眼を２秒間撮影（サンプリング）する。なお、片眼の撮影時間は、２秒間に限定されるものではなく、任意の値に設定することができる。
撮影カメラ１による両眼の動画撮影が終了した後、撮影した画像データ（動画データ）を一旦眼部情報分析装置２の記憶装置２７に格納する。

次に、眼部情報分析装置２は、撮影された画像データ（動画データ）を静止画像データに展開する（ステップ１６）。
詳しくは、記憶装置２７に格納されている動画データ展開プログラムを起動し、２秒間の動画データを静止画像データに展開する。
本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、撮影カメラ１における動画のフレームレートを２４フレーム／秒に設定してあるため、ここでは、２秒間の虹彩の動画データを４８フレームの静止画像データに展開する処理を行う。
なお、フレームレートとは、動画の記録・再生において、１秒間に表示可能なコマ（フレーム）数を示す。本実施の形態では２４フレーム／秒に設定されているが、フレームレートはこれに限定されるものではなく、装置の能力に応じた任意の値に設定することができる。フレームレートを高くすると、展開される静止画像データを増やすことができるが、その分処理するデータ量が増える。

動画データを静止画像データに展開した後、眼部情報分析装置２は、展開された静止画像データの中からマッチング画像データ（処理対象データ）として扱う画像データの選択を行う（ステップ１７）。
詳しくは、記憶装置２７に格納されているマッチング画像選択プログラムを起動し、展開された静止画像データの中から虹彩情報面積が最大となる画像データをピックアップする処理を行う。なお、この処理は、両眼の画像データに対してそれぞれ実行する。
そして、マッチング画像データとして選択された画像データを記憶装置２７またはＲＡＭ２３内の所定エリアに格納する。

そして、本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、マッチング画像データとして選択された画像データに対して、健康系データ解析処理と認証系データ解析処理を施す。
図８は、マッチング画像データに対して健康系データ解析処理を行う手順について示したフローチャートである。
図９は、マッチング画像データに対して認証系データ解析処理を行う手順について示したフローチャートである。

本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、健康系データ解析処理をカラー撮影データに対して行い、認証系データ解析処理を赤外線撮影データに対して行う。
従って、各データの解析処理を行う前に、選択されたマッチング画像データに対して、各処理に対応した色画像データの抽出処理を行う。この色データの抽出は、例えばフィルタリング処理等を施すことにより行われる。

なお、この段階における色データの抽出処理を回避するために、予め虹彩の撮影の段階において、健康系データ解析処理用のカラー画像データと認証系データ解析処理用の赤外線画像データとを別々に撮影するようにしてもよい。
この場合、撮影時に用いるフィルタ１５の組合せを撮影目的に応じて変更させることによって、カラー画像データの撮影と赤外線画像データの撮影とに対応させることができる。
例えば、カラー画像データの撮影時にはカラーフィルタのみを用い、赤外線画像データの撮影時には赤外線フィルタを装着するようにする。

図８の説明に移り、健康系データ解析処理を実行する場合の手順について説明する。
眼部情報分析装置２は、記憶装置２７に格納されているイリドロジーチャートマッチングプログラムを起動する（ステップ２１）。
そして、眼部情報分析装置２は、ＤＢサーバ３からイリドロジーチャートを読み出し、ＲＡＭ２３内に格納する。
なお、イリドロジーチャートとは、虹彩学（イリドロジー）に基づいて健康診断をする際の基準となるチャートであり、左右の虹彩（アイリス）の各部位に人の臓器が対応付けられている。このイリドロジーチャートは、ベクター情報化された状態（ベクターデータ）で格納されている。

まず、眼部情報分析装置２は、撮影された虹彩のマッチング画像データと、イリドロジーチャートにおけるカラーチャートとの照合処理を実行する（ステップ２２）。
カラーチャートとの照合処理が終了した後、イリドロジーチャートにおける各部位との照合処理を実行する（ステップ２３）。
イリドロジーチャートとの照合処理が終了した後、眼部情報分析装置２は、照合結果から必要な情報を抽出し、それらのデータをパラメータ化、即ち該当するパラメータに変換する（ステップ２４）。なお、変換されたパラメータは、ＲＡＭ２３内に格納される。

次に、眼部情報分析装置２は、ＲＡＭ２３内に格納されたパラメータに対して、所定の健康診断処理のアルゴリズムに沿って演算処理を実行する（ステップ２５）。
そして、眼部情報分析装置２は、ＡＰＩ２７３へ健康診断の演算処理結果のデータを転送し（ステップ２６）、ＡＰＩ２７３において処理されたデータをパラメータとして出力する。
続いて眼部情報分析装置２は、現在処理中の虹彩情報の用途に合致するアプリケーションを記憶装置２７から起動し、用途に対応する出力形態に加工・変換する際に必要なデータの項目情報を取得する（ステップ２７）。

眼部情報分析装置２は、取得した用途に対応する出力形態に加工・変換する際に必要なデータの項目情報に基づいて、各項目に該当する必要情報をＤＢサーバ３から読み出し取得する（ステップ２８）。
眼部情報分析装置２は、ＤＢサーバ３から取得した情報や虹彩の画像データなどの各種データを表示用フォーマットの該当欄に嵌め込み（組み合わせ）健康診断結果として出力装置２５の表示装置に表示（出力）する（ステップ２９）。
そして、眼部情報分析装置２は、健康診断結果を診断対象者のＩＤと紐付けてＤＢサーバ３へ転送して、履歴データとして所定エリアに格納し（ステップ３０）、処理を終了する。

なお、ここで実行される健康系データ解析処理における健康診断処理（判断処理）は、上述した眼圧測定系の測定結果を加味したデータに基づいて行うようにしてもよい。
これにより、判断材料となる情報量が増えるため、診断結果（判断結果）の信頼性を向上させることができる。

図９の説明に移り、認証系データ解析処理を実行する場合の手順について説明する。
眼部情報分析装置２は、記憶装置２７に格納されている虹彩認証プログラムを起動し、ＲＡＭ２３内に格納されている赤外線撮影データに対して画像解析処理を開始する（ステップ４１）。
眼部情報分析装置２は、赤外線撮影データに対してフーリエ変換処理を実行する（ステップ４２）。つまり、画像データをフーリエ変換によって周波数データに変換する処理を実行する。
そして、眼部情報分析装置２は、フーリエ変換処理結果から当該赤外線撮影データの位相情報を取得（生成）する（ステップ４３）。

続いて、眼部情報分析装置２は、ＤＢサーバ３にアクセスし、ＤＢサーバ３に格納されている位相情報と、当該赤外線撮影データの位相情報との照合処理を行い、合致するデータが有るか否かを判断する（ステップ４４）。
当該赤外線撮影データの位相情報と合致するものがＤＢサーバ３に格納されている場合、即ちＤＢサーバ３に登録されている場合（ステップ４４；Ｙ）、ＤＢサーバ３は、合致した位相情報に紐付けされているＩＤ情報を眼部情報分析装置２へ転送する（ステップ４５）。
眼部情報分析装置２は、ＤＢサーバ３からＩＤ情報を受信すると、当該赤外線撮影データは認証されたものと判断し、処理を終了する。
この認証系データ解析処理の結果、即ち認証済みのＩＤ情報は、健康系データ解析処理において用いるようにしてもよい。例えば、健康診断結果をＩＤ情報に紐付けて管理するようにしてもよい。

一方、当該赤外線撮影データの位相情報と合致するものがＤＢサーバ３に格納されていない場合、即ちＤＢサーバ３に登録されていない場合（ステップ４４；Ｎ）、ＤＢサーバ３は、エラーが発生したことを眼部情報分析装置２へ通知する（ステップ４６）。
眼部情報分析装置２は、ＤＢサーバ３からエラー通知を受信すると、操作者に対して該当情報が登録されていない（未登録）である旨を通知するメッセージを出力装置２５の表示装置に表示し、処理を終了する。

本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、位相限定相関法（ＰＯＣ）を用いて虹彩認証処理を行うように構成されている。
位相限定相関法とは、指紋照合アルゴリズム等で用いられる手法であり、フーリエ変換を用いた位相計算方法の１つである。位相限定相関法は、通常の相関法と比較して相関係数の大小がはっきりしている。
そのため、⁰相関係数の差が大きいので、ノイズが存在してもピーク位置を誤りにくく、ピーク位置をより正確に求めることができる。

なお、ＤＢサーバ３における照合処理の簡便化を図るために、照合処理を実行する前の段階において、認証を求める診断者のＩＤ情報を眼部情報分析装置２から入力させるようにしてもよい。
このように、予め認証を求めるＩＤ情報が入力されている場合には、ＤＢサーバ３から該当するＩＤ情報に紐付けされている位相情報のみを眼部情報分析装置２へ読み出し、照合処理を行うようにすることができる。

図１０は、健康系データ解析処理における健康診断結果の表示の一例を示した図である。
本実施の形態に係る眼部情報処理システムでは、虹彩情報に基づく健康診断の結果、即ち虹彩診断結果として、次のことを診断（予測）することができる。
１．病気がどこにあり、急性、亜急性、慢性、退行性のどの段階にあるかを判断することができる。
２．先天的な身体の強さと弱さを判断することができる。生まれつきからだが強いか弱いか、またどの部分が弱いかを判断することができる。
３．回復は、病気の進行と逆方向へ、慢性→亜急性→急性→回復の順に進む。そして回復のサインは虹彩に現れるため、これを検出することにより、ヒーリングサインを判断することができる。

４．薬が組織に蓄積するとそれが虹彩の色の変化（脱色または着色）として現れるため、これを検出することにより薬の蓄積状況を判断することができる。
５．状態の悪い臓器と対応する他の部分の状態を虹彩情報に基づいてその関連性（症状の相互関連性）を判断することができる。
６．多段階におけるストレスの測定や、肉体的なストレスと精神的なストレスとのパターンを分析することができる。
７．両側にある器官の状態を適切に診断することができる。例えば、両側にある器官は一方の器官の機能が低下している場合でも他方の器官が機能を補完して活動していることがある。そのため、臨床検査では正常と判断され、その片方の器官の異常を検出することが困難である。しかし、虹彩情報の診断においては、直接左右の臓器情報を診断すること、即ち、片方ずつの状態の判断を行うことができる。

本実施の形態によれば、虹彩画像に基づく認証系データ解析処理と健康系データ解析処理を同一システムにおいて行い、認証処理により取得したＩＤ（識別子）を健康診断結果に付すことにより、情報の誤登録などの不具合を抑制でき、適切な情報管理を行うことができる。

［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態に係る簡易型虹彩撮影システムについて説明する。
図１１は、第２の実施形態に係る簡易型虹彩撮影システムの概略構成を示した図である。
図１１に示すように、簡易型虹彩撮影システムは、撮影カメラ５１および撮影用アタッチメント５２を備えている。
撮影カメラ５１は、フィルムの代わりにＣＣＤ（電荷結合素子）などの撮像素子を用いて、画像を電気信号に変換し、そのデータをデジタル化して記録する機能を有するカメラである。撮影カメラ５１は、デジタルカメラに限定されるものではなく、デジタル画像の撮影機能を有する携帯電話によって構成するようにしてもよい。

なお、本実施の形態に係る簡易型虹彩撮影システムでは、１００万以上の画素数を有する撮影カメラ５１を用いる。
また、図示されていないが、撮影カメラ５１は、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）ケーブルなどを介して、第１の実施形態で用いられる眼部情報分析装置２に相当する画像処理装置とデータの送受信が可能な状態に接続されている。

撮影用アタッチメント５２は、中空状の本体部５３と、本体部５３の一端に設けられた装着部５４と、本体部５３のもう一端に設けられた先端に開口部５６を有する遮光フード部５５とから構成されている。
装着部５４は、撮影用アタッチメント５２と撮影カメラ５１とを連結する部位であり、装着時に撮影カメラ５１のレンズが中心に配置されるように調整されている。この装着部５４は、ゴム系または樹脂系（レジン系）の材質の部材により形成されている。

遮光フード部５５は、その内壁面に対称となるように６ヵ所にＬＥＤ（発光ダイオード）５７が設けられている。また、遮光フード部５５の先端の開口部５６の近傍には、ライト５８が計２ヵ所に設けられている。
なお、ＬＥＤ５７は、３５ナノメートル、２６０ナノメートル、３２０ナノメートル等、波長の異なる数種類の光を点灯することができる。
遮光フード部５５の先端の開口部５６は、装着部５４と同様に、ゴム系または樹脂系（レジン系）の材質の部材により形成されている。撮影時には、この開口部５６が、被写体（虹彩）と対向するように配置される。
なお、遮光フード部５５の先端の開口部５６は、その開口幅が約４．５センチメートルとなっている。

本体部５３は、その外側面にＬＥＤ５７やライト５８のオン／オフをするためのスイッチ５９およびＬＥＤ５７やライト５８の駆動（点灯）源となる電池６０が設けられている。
また、本体部５３には、フィルタ６１が設けられている。フィルタ６１は、カラーフィルタ６２と赤外線フィルタ６３から構成されている。
カラーフィルタ６２は、Ｒ（レッド）・Ｇ（グリーン）・Ｂ（ブルー）、即ち光の３原色を用いた原色フィルタである。
なお、第１の実施形態と同様に、例えば、原色フィルタにさらに、Ｃ（シアン）・Ｍ（マゼンダ）・Ｙ（イエロー）、即ち光の３原色の補色を用いた補色フィルタを搭載してカラーフィルタ６２を構成するようにしてもよい。

赤外線フィルタ６３は、可視光線以外の雑光のカットフィルタを無効化する働きを有する。この赤外線フィルタ６３を用いることにより、虹彩認証の際に用いられる赤外線撮影画像の精度を向上させることができる。本実施の形態では、赤外線フィルタ６３の一例として、近赤外線フィルタを用いる。
なお、赤外線フィルタ６３は、本体部５３に対して着脱可能に構成されており、撮影モードに応じてフィルタ６１における構成の切り替えが可能である。

このように構成される撮影用アタッチメント５２に撮影カメラ５１を装着し、被写体、即ち診断対象者（撮影対象者）の虹彩を片眼ずつ撮影し、虹彩の画像データを撮影カメラ５１に格納する。
そして、撮影カメラ５１に格納された虹彩の画像データを上述した第１の実施形態で用いられる眼部情報分析装置２に相当する画像処理装置に転送することにより、第１の実施形態で説明した健康診断系と生体認証系における情報処理を実行することができる。
詳しくは、撮影カメラ５１で撮影した画像データに基づいて、図８に示す健康系データ解析処理、および図９に示す認証系データ解析処理と同様の画像処理を実行することができる。

第２の実施形態に係る簡易型虹彩撮影システムでは、眼球カーブ測定はできないが、撮影カメラ５１で撮影した画像データに基づいての健康系データ解析処理、即ち、イリドロジーチャートとのマッチング処理により臓器情報（状態）を導出することができる。つまり、第２の実施形態に係る簡易型虹彩撮影システムを用いて虹彩情報に基づく健康診断を行うことができる。
また、第２の実施形態に係る簡易型虹彩撮影システムでは、赤外線フィルタ６３を装着することにより、認証系データ解析処理を施す対象となる赤外線撮影データ（認証用の画像データ）を撮影することができる。従って、第２の実施形態に係る簡易型虹彩撮影システムを用いて虹彩情報に基づく認証処理を行うことができる。

第１の実施形態に係る眼部情報処理システムの概略構成を示した図である。 本実施の形態に係る眼部情報分析装置のハードウェアの構成の一例を示した図である。 眼圧測定系における眼球カーブの測定方法の説明図である。 （ａ）は眼圧の正常状態におけるモデルを示した図であり、（ｂ）は眼圧の高い状態におけるモデルを示した図である。 子供の目と大人の目のモデルを示した図である。 本実施の形態に係る健康診断系と生体認証系におけるシステムの機能概要を示したブロック図である。 本実施の形態に係る眼部情報処理システムの健康診断系と生体認証系における情報処理の手順を示したフローチャートである。 マッチング画像データに対して健康系データ解析処理を行う手順について示したフローチャートである。 マッチング画像データに対して認証系データ解析処理を行う手順について示したフローチャートである。 健康系データ解析処理における健康診断結果の表示の一例を示した図である。 第２の実施形態に係る簡易型虹彩撮影システムの概略構成を示した図である。

符号の説明

１ 撮影カメラ
２ 眼部情報分析装置
３ ＤＢサーバ
４ プリンタ装置
１１ レンズ
１２ ＬＥＤ
１３ ライト
１４ 赤外線ポート
１５ フィルタ
１６ 撮影素子
２０ 制御部
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＯＭ
２３ ＲＡＭ
２４ 入力装置
２５ 出力装置
２６ 入出力Ｉ／Ｆ
２７ 記憶装置
２８ バスライン
５１ 撮影カメラ
５２ 撮影用アタッチメント
５３ 本体部
５４ 装着部
５５ 遮光フード部
５６ 開口部
５７ ＬＥＤ
５８ ライト
５９ スイッチ
６０ 電池
６１ フィルタ
６２ カラーフィルタ
６３ 赤外線フィルタ

Claims (9)

1. 左右の虹彩の各部位に人の臓器が対応付けられたイリドロジーチャート、および、虹彩画像を周波数変換することにより得られる位相情報に識別子が紐付けされた登録情報を格納するデータベースと、
   虹彩を撮影した撮影画像を格納する記憶手段と、
   前記撮影画像と前記イリドロジーチャートとのマッチング処理を行うマッチング手段と、
   前記撮影画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出する算出手段と、
   前記算出手段により算出された前記撮影画像の位相情報と合致する位相情報を有する登録情報を、前記データベースから検索する検索手段と、
   前記マッチング手段によりマッチング処理された処理結果を、前記検索手段により検索された登録情報に紐付けされている識別子を付して前記データベースに格納する格納手段と、
   を備えたことを特徴とする眼部情報処理システム。
2. 前記撮影画像は、虹彩を任意の期間撮影した動画画像を展開した静止画像からなることを特徴とする請求項１記載の眼部情報処理システム。
3. カラーフィルタおよび赤外線フィルタを有し、撮影された画像データの前記記憶手段への転送が可能な撮影カメラを備え、
   前記算出手段は、赤外線画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載の眼部情報処理システム。
4. 前記撮影カメラは、２眼タイプのカメラからなり、
   前記撮影カメラにより撮影された眼球上の所定位置の撮影画像に基づいて眼球の曲率を算出する曲率算出手段と、
   前記曲率算出手段により算出された眼球の曲率に基づいて、眼圧状態を推定する推定手段と、
   前記推定手段により推定された眼圧状態、および前記マッチング手段によりマッチング処理された処理結果に基づいて、体調状態を判断する判断手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項３記載の眼部情報処理システム。
5. 虹彩の撮影時にカメラに装着して用いられる撮影用アタッチメントであって、
   カラーフィルタおよび赤外線フィルタを有する本体部と、
   前記本体部の一方の端部に設けられた前記カメラとの連結部と、
   前記本体部のもう一方の端部に設けられ、内側部に複数の発光素子が配設された中空状の遮光部と、
   を備えたことを特徴とする撮影用アタッチメント。
6. 前記赤外線フィルタは、前記本体部に対して着脱可能であることを特徴とする請求項５記載の撮影用アタッチメント。
7. 前記撮影画像は、虹彩の撮影時に、請求項５または請求項６に記載の撮影用アタッチメントを装着したカメラにより撮影された画像からなることを特徴とする請求項１記載の眼部情報処理システム。
8. 左右の虹彩の各部位に人の臓器が対応付けられたイリドロジーチャート、および、虹彩画像を周波数変換することにより得られる位相情報に識別子が紐付けされた登録情報を格納するデータベースと、虹彩を撮影した撮影画像を格納する記憶手段と、を備えた眼部情報処理システムにおいて用いられる眼部情報処理方法であって、
   前記撮影画像と前記イリドロジーチャートとのマッチング処理を行う第１のステップと、
   第１のステップと並行または前後して、前記撮影画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出する第２のステップと、
   前記第２のステップにより算出された前記撮影画像の位相情報と合致する位相情報を有する登録情報を、前記データベースから検索する第３のステップと、
   前記第２のステップによりマッチング処理された処理結果を、前記第３のステップにより検索された登録情報に紐付けされている識別子を付して前記データベースに格納する第４のステップと、
   を有することを特徴とする眼部情報処理方法。
9. 左右の虹彩の各部位に人の臓器が対応付けられたイリドロジーチャート、および、虹彩画像を周波数変換することにより得られる位相情報に識別子が紐付けされた登録情報を格納するデータベースと、虹彩を撮影した撮影画像を格納する記憶手段と、を備えた眼部情報処理システムに、
   前記撮影画像と前記イリドロジーチャートとのマッチング処理を行うマッチング機能と、
   前記撮影画像に対して周波数変換処理を施し、その変換結果に基づいて前記撮影画像の位相情報を算出する算出機能と、
   前記算出機能により算出された前記撮影画像の位相情報と合致する位相情報を有する登録情報を、前記データベースから検索する検索機能と、
   前記マッチング機能によりマッチング処理された処理結果を、前記検索機能により検索された登録情報に紐付けされている識別子を付して前記データベースに格納する格納機能と、
   を実現させるための眼部情報処理プログラム。

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